递归定量分析在视听脑电信号中的应用研究
【学位单位】:太原理工大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:R318;TN911.7
【部分图文】:
??化特征及变化趋势,如图3-1。??l.'l.?'?,?■?—?')??,U?H?X?J??;y?r.^>??200-?-JC*.?X?—?'?-???.?iK?k?■?}??^?^?r?t????■_??_■’?:?■厂 ̄"?-r??100?2TO?300?400?500??TO??图3-1?EEG的递归图??Fig?3-1?Recurrence?Plot?of?EEG??在递归图中,白点代表i,7'两时刻的轨迹状态明显不同;黑点表示i,y两时刻的轨??迹状态相似或相同。那么这些点在递归图中会构成这样几种形态:孤立的点、与对角??线平行的线、水平的线、垂直的线。这四种形态代表不同的意义:??(1)
3.?3.?2特征提取??两组被试采集的脑电数据进行预处理,包括眼电去除、数字滤波、分段及基线校正??后,得到的脑电波形如图所示。图3-4为正常被试的脑电信号图,图3-5为酗酒被试的??脑电信号图。??Q? ̄■?一一????_——- ̄ ̄" ̄.??? ̄ ̄"??—?——■_^??—-^=??4?£1?????■ ̄'—??????????—^ ̄ ̄—????????? ̄、???????????,?■— ̄'?—??— ̄v"????j?A???^?W? ̄ ̄?v_y?了'? ̄P?—?11?■ ̄- ̄—^―—— ̄?^ ̄??????u^?" ̄'■?"?一??- ̄r—j-._I?^?v?^3??A?3?- ̄—?———--_-?.?.?r———――--_- ̄--——??'?-.——?—??????—_—-------_?-_-J—--???—r-_-?---??--—-——?-_—_-.?_?.—--?=.??22? ̄?'?r^l ̄'?'"^-? ̄ ̄^?__?-?、一 ̄?'^ ̄?'?*—????? ̄'?f? ̄ ̄ ̄ ̄?—/-w?'?????w>?■? ̄"?"^T? ̄?T? ̄v ̄i?????、.?—■? ̄■??__??^??4?a?^?"????,丨?I?,?
导联数据的贡献率。根据特征值的大小选取对应的导联,综合分析,从64导联中选取??了?6个导联进行分析研究,分别为C3、C4、P3、P4、01、02导联。??图3-6、图3-7分别为正常被试与酗酒被试C3、C4、P3、P4、01、02导联的脑电??信号波形图。??P3?wA' ̄y<^v^^-^vvAfA^v/VvWwv^A"'AA'AVTAA/AVKy^v\Yv\yv/^wA'/VvwyvvA/^/\/irr'k'jVi^v^vv/??P4?1/\zw^-^v/v/wY/V^vWv"^^MlWuAr/Wvv'Vv/V\w\A\/vWvWWVr^s^WKw^7??01?A^^^^YVw/^A/Vv^/lfVVVvvVV^Wv??。2?A/VwWvYW^/^iJUvv^Ayy^^^Ji/X^j??11,1??图3-6正常被试选取导联的脑电波形图??Fig?3-6?Brain?wave?of?selecting?lead?in?normal?subjects??P3?^-h??P4?_rj.-■*■-'"u'''--^v'-_/,v-J'',,『.疒、'-A-f,、r-';'fj、乂'\?_.t-/c,r"'- ̄\?^?-,?-■?*■■—v.?a
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 王薇蓉;张雪英;孙颖;畅江;;关于脑电信号的情感优化识别仿真[J];计算机仿真;2018年06期
2 郭婷仪;李素芳;钟桂仙;曾佳璇;周酥;;基于脑电信号的耳鸣识别算法研究[J];科技传播;2018年13期
3 左晶;万小勤;罗杨;郑斌;陈斌林;任祥花;;癫痫脑电信号的相关性分析[J];电子世界;2017年05期
4 张娜;唐贤伦;刘庆;;基于半监督学习的脑电信号特征提取及识别[J];工程科学与技术;2017年S2期
5 石乔莉;王延辉;李信政;;基于脑电信号的驾驶疲劳的研究[J];世界最新医学信息文摘;2017年55期
6 王恒;李念强;齐鹏冲;;运动想象脑电信号特征的提取与分类[J];工业控制计算机;2015年02期
7 李亚杰;宋明星;张玉栋;;脑电信号采集系统的设计[J];河北建筑工程学院学报;2014年01期
8 蔡超峰;张勇;郭舒婷;姜利英;;思维脑电信号的关联维数分析[J];河南科技大学学报(自然科学版);2012年01期
9 鲁强;刘玉军;徐建兰;张进禄;;一种适用于清醒动物脑电信号采集的固定装置[J];首都医科大学学报;2011年06期
10 肖丹;胡剑锋;;运动想象脑电信号识别研究[J];计算机工程与应用;2010年33期
相关博士学位论文 前10条
1 赵丽;基于脑电信号的脑-机接口技术研究[D];天津大学;2004年
2 缪晓波;基于脑电信号的认知动力学系统研究——线性/非线性方法及动态时—频—空分析[D];重庆大学;2004年
3 徐鹏;信号的稀疏分解及其在脑电信号处理中的应用研究[D];电子科技大学;2006年
4 伍亚舟;基于想象左右手运动思维脑电BCI实验及识别分类研究[D];第三军医大学;2007年
5 唐艳;基于时间、频率和空间域的自发脑电信号提取[D];中南大学;2008年
6 陈东伟;非线性动力学、因果脑网络与聚类稳定性在脑电信号分析中的应用研究[D];太原理工大学;2015年
7 马小飞;认知任务下的脑电动力学分析[D];南京大学;2017年
8 张美云;阿尔茨海默病脑电信号多尺度时空定量特征研究[D];天津医科大学;2012年
9 周群;脑电信号同步:方法及应用研究[D];电子科技大学;2009年
10 吴畏;基于统计建模的多导联脑电信号时空建模方法研究[D];清华大学;2012年
相关硕士学位论文 前10条
1 陈帅旗;音频信号情感识别及受众脑电信号的关联分析[D];东北电力大学;2018年
2 王骁旸;基于单电极脑电信号的身份识别系统研究与实现[D];电子科技大学;2018年
3 瞿倩;无线便携式脑电信号采集系统设计及实验验证分析[D];电子科技大学;2018年
4 彭凯池;基于单通道脑电信号的学习加速系统研究与实现[D];电子科技大学;2018年
5 刘家宇;便携式脑电系统的睡眠自动分期方法研究[D];电子科技大学;2018年
6 沈宇晓彤;高密度脑电信号预处理及特征提取方法研究[D];南京大学;2018年
7 张井想;便携式脑电仪的设计及应用研究[D];江苏师范大学;2018年
8 王薇蓉;基于RVM的脑电信号情感识别及优化[D];太原理工大学;2018年
9 李世丹;递归定量分析在视听脑电信号中的应用研究[D];太原理工大学;2018年
10 丛珊;基于深度学习的癫痫脑电信号分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2017年
本文编号:2853554
本文链接:https://www.wllwen.com/yixuelunwen/swyx/2853554.html